Qwen3.5 35B-A3B vs Qwen3.5 27B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Qwen3.5 35B-A3B от Alibaba и Qwen3.5 27B от Alibaba — две ключевые модели ИИ в своём классе. Qwen3.5 35B-A3B предлагает контекстное окно 262.1K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а Qwen3.5 27B — контекст 262.1K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.
Выбирайте и сравнивайте любые модели
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Qwen3.5 35B-A3B
Нативная мультимодальная ИИQwen3.5 35B-A3B от Alibaba — специализированная ИИ-модель для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, обеспечивающая контекстное окно 262K, скорость 125 ток/с и индекс интеллекта 77/100 (бесплатн
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
Qwen3.5 27B
Базовая модель с открытыми весамиQwen3.5 27B от Alibaba — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 262K, скорость 90 ток/с и индекс интеллекта 75/100 (бесплатным дос
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
Ключевые отличия кратко
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Qwen3.5 35B-A3B is faster at 125 tok/s vs 90 tok/s.
| Feature | Qwen3.5 35B-A3B | Qwen3.5 27B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 77 | 75 |
Provider | Alibaba | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 125 tok/s | 90 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 59% | 56.5% |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Результаты проверенных бенчмарков
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Задержка и скорость ответа
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Интерактивный калькулятор стоимости токенов
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen3.5 35B-A3B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 262K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (GPQA Diamond 59% · MMLU-Pro 76.5%)
- Высокая скорость генерации 125 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 340 мс
- Открытые веса модели (35B total (3B MoE)) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Qwen3.5 27B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 262K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (GPQA Diamond 56.5% · MMLU-Pro 74%)
- Высокая скорость генерации 90 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 410 мс
- Открытые веса модели (27B) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Qwen3.5 35B-A3B | Qwen3.5 27B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 14K | 13K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen3.5 35B-A3B | Qwen3.5 27B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-5-35b-a3b-instruct | qwen3-5-27b-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-02 | 2026-02 |
| Knowledge Cutoff | December 2025 | December 2025 |
| Architecture | Lightweight Multimodal MoE Transformer | Dense Multimodal Autoregressive Transformer |
| Parameters | 35B total (3B active MoE) | 27B |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 22 GB VRAM (4-bit Quantized) · 75 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 17 GB VRAM (4-bit Quantized) · 58 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Qwen3.5 35B-A3B vs Qwen3.5 27B: Быстрые ответы (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3.5 35B-A3B or Qwen3.5 27B?
Qwen3.5 35B-A3B is more intelligent. It scores 77 compared with 75 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3.5 35B-A3B is faster, generating 125 tokens per second compared with 90 tokens per second.
Which model has lower latency?
Qwen3.5 35B-A3B has lower latency, with a time to first token of 0.34s compared with 0.41s.
Вердикт
И Qwen3.5 35B-A3B (Оптимально для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Qwen3.5 27B (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Qwen3.5 35B-A3B лидирует в сложных тестах логики и кода, Qwen3.5 35B-A3B обеспечивает более высокую скорость генерации, а Qwen3.5 35B-A3B выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Qwen3.5 35B-A3B или Qwen3.5 27B?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Qwen3.5 35B-A3B. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Qwen3.5 35B-A3B или Qwen3.5 27B?+
Тариф Qwen3.5 35B-A3B составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Qwen3.5 27B — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее Qwen3.5 35B-A3B.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Qwen3.5 35B-A3B поддерживает контекст 262.1K токенов против 262.1K токенов у Qwen3.5 27B, а по скорости генерации токенов лидирует Qwen3.5 35B-A3B.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Qwen3.5 27B против DeepSeek Chat: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Qwen3.5 27B против Qwen3-Next 80B-A3B Instruct: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Qwen3.5 35B-A3B против DeepSeek Chat: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Qwen3.5 9B против Qwen3.5 35B-A3B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Aion-Mini: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Gemini 3.6 Flash: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Официальные источники: Официальная документация API Alibaba и Alibaba, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).